零售行业数据分析报告 网络零售数据分析流程( 二 )
根据商品管理和销售的情况，可以对ABC理论进行一定程度的修改，对于零售业的商品管理更具有可操作性 。
2 。RFM分析模型
会员价值分析常用RFM模型，该模型根据最近消费(Recency)、消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary)三个维度将客户分为八个等级，判断客户价值 。
根据RFM的分析结果，调整经营策略，维护具有重要价值的客户，关注流失客户，分析流失客户的原因，降低流失率 。
3 。关联分析
关联分析是分析两组随机变量之间关联关系的方法 。零售行业最典型的应用就是产品关联分析，也叫“购物篮分析” 。通过分析用户消费数据，将不同的产品关联起来，探究它们之间的关系，从而制定产品包装和推广策略 。
此外，相关性分析还可以用来分析商品数量与销售额的关系，员工数量与企业销售额的关系等等 。
4 。漏斗分析
漏斗分析在数据分析中有很多应用场景，比如典型营销漏斗，AARRR模型等等 。其核心思想是分解和量化 。比如下面的营销漏斗，包含了从商品购买到用户最终购买的全过程 。然后，通过计算每个过程之间的转化率来衡量每个过程的性能 。通过对各个环节之间用户转化的检测，找到电商各个环节中可以优化的点，从而提高购买转化率 。
推荐阅读
- 打你全面了解信息架构 信息架构的组织系统
- 超详解析这三个维度 商品数据分析从哪几个维度分析
- 5分钟详解数据分析使用方法 如何广告投放数据分析
- 3分钟了解蛋白组学数据 蛋白组学数据如何分析
- 最实用的方法及作用分析 如何广告投放数据分析
- 3分钟了解直播电商 直播电商行业分析报告
- 5个方面分析客户连续性 数据如何分析客户连续性
- 实测这8种分析方法 常用数据分析方法有哪些
- 微博推广的4大优势 新浪微博推广有用吗
- 3分钟了解用户画像数据 用户画像数据包括哪些内容